Image for Ishodi učenja na razini studijskog programa
Naslovnica

Ishodi učenja na razini studijskog programa

  • Broj 1 stručni studij u Hrvatskoj
  • Već 23 godina stvaramo digitalnu budućnost u Hrvatskoj
  • Međunarodna razmjena sa preko 100 sveučilišta
  • Diploma kojoj poslodavci vjeruju

Specijalistički diplomski stručni studij Primijenjenog računarstva

Ishodi učenja na razini studijskog programa

OPĆI ISHODI UČENJA:

  1. Vrednovati i analizirati složene i nedovoljno definirane probleme iz područja struke korištenjem koncepata informacijske teorije, primijenjene matematičke teorije te najboljih inženjerskih praksi
  2.  Predlagati inovativna rješenja u području primijenjenog računarstva kritičkom analizom i vrednovanjem aktualnih spoznaja, modela i rješenja iz područja struke, upotrebom „rješenja najboljih praksi“ te poznatih i modificiranih problemskih scenarija
  3.  Primijeniti složene metode istraživanja i analize kako bi utvrdio detaljne korisničke ili organizacijske zahtjeve za informacijska rješenja ili sustave
  4. Prepoznati, analizirati i razložiti probleme primjene, dorade i nove implementacije postojećih informacijskih sustava u širem poslovnom kontekstu te predložiti adekvatna rješenja
  5.  Upravljati odnosnom sa korisnicima i/ili članovima tima, prepoznajući moguće izvore nerazumijevanja i sukoba te proaktivno i učinkovito djelovati na njihovo suzbijanje
  6.  Osmišljati, pripremati i upravljati provedbom razvojnih projekata u području primijenjenog računarstva korištenjem priznatih metodologija, vodeći računa o dostupnim resursima, budžetu i rizicima
  7.  Prilikom planiranja, projektiranja i primjene informacijskih sustava biti svjestan poslovnih, organizacijskih i socioloških aspekata njihove primjene te utjecaja na okolinu (korisnika, organizaciju, društvo)
  8. Vrednovati poduzetničku ideju te predlagati adekvatne poslovne i organizacijske uvijete za njenu realizaciju
  9. Upravljati proaktivno vlastitim stručnim i osobnim razvojem, te prikupljati nova znanja i vještine u različitim okruženjima i kontekstima (npr. kroz uspješne i neuspješne projekte, kroz stalno samostalno učenje i praćenje znanstvenih i tehnoloških dostignuća, dodatnim obrazovanjem…)
  10.  Samostalno planirati i upravljati IT projektima unutar dostupnih resursa, preuzimajući odgovornost za osobne i timske zadatke u nepredvidljivim poslovnim uvjetima i okruženjima
  11.  Izvesti samostalno značajan završni projekt pri tome se vodeći postavljenim zahtjevima i standardima, primjenom modernih tehnologija, alata i metodologije

POSEBNI ISHODI UČENJA – Podatkovno usmjerenje;

  1.  D. Kritički prosuđivati utjecaj disruptivnih tehnologija na poslovno okruženje, ocijeniti utjecaj različitih disruptivnih tehnologija unutar sektora u kojem su se pojavile i analizirati mogućnost nastanka nove disruptivne tehnologije
  2.  D. Odabrati adekvatne metode za rad s nedostajućim podacima i transformaciju podataka, preporučiti rješenja za probleme prepoznate prilikom pripreme podataka te odabrati adekvatno rješenje za određeni problem u procesu integracije, normalizacije i diskretizacije podataka
  3.  D. Samostalno kreirati programsko rješenje koje rješava dio podatkovnog problema
  4.  D. Ocijeniti utjecaj različitih vrsta sigurnosnih rizika i analizirati odredbe etičkog kodeksa koje štite pravo na privatnost te obrazložiti konceptualne teškoće u određivanju prava na privatnost
  5. D. Ocijeniti utjecaj različitih vrsta redukcije značajki i primjeniti adekvatne osnovne metode redukcije značajki i uzorka te izabrati adekvatne algoritme strojnog i dubinskog učenja za rješavanje promatranog poslovnog problema
  6.  D. Izabrati, interpretirati i odrediti osnovne mjere centralne tendencije i disperzije u smislu primjenjivosti, interpretabilnosti i korisnosti te interpretirati osnovne aspekte korelacijske i regresijske analize
  7.  D. Prezentirati što je analiza socijalnih mreža i koji su ciljevi, preporučiti osnovne mjere mreža, centraliteta, prestiža i grupiranosti u mreži te rangirati osnovne funkcionalnosti softvera za analizu socijalnih mreža
  8.  D. Kritički analizirati prednosti i nedostatke analitike u oblaku, odabrati adekvatne usluge u oblaku te ih primijeniti za rješavanje konkretnog poslovnog problema
  9.  D. Analizirati značajke psihofizičkih, glasovnih, verbalnih i facijalnih ekspresija u kontekstu razvoja modela za automatizirano prepoznavanje afektivnih stanja u industrijama 21. D. Preispitati potencijale velikih skupova podataka i analitičke tehnike za analizu velikih skupova podataka te ocijeniti kvalitetu proizvoda koristeći znanje iz velikih skupova podataka 22. D. Vrednovati ulogu i prednosti vizualizacije podataka u odnosu na brojčani prikaz te izabrati adekvatne vrste alata za vizualizaciju i eksplorativnu analizu za dani problem
Preuzmi vodič za studente

Saznajte sve o programu

Preuzmite brošuru i otkrijte svoj svijet u kojem ćete ostvariti svoj potencijal. Otkrijte sve o studijskom programu, našim studentima i svemu što trebate znati.

  • This field is for validation purposes and should be left unchanged.

Naši studenti

Podijeli: Facebook Twitter

BUDI IZVRSTAN U ONOM ŠTO VOLIŠ. ZAISKRI.

Prijavi se

Zašto je Algebra siguran izbor za tvoju budućnost?

Vjetar u
leđa

Kod nas ćeš naučiti sve o informacijskim tehnologijama, području za kojim potražnja stalno raste. Vjerujemo da ćemo ti tako osigurati podlogu za osobni razvoj i učiniti te metom poslodavaca.

Moderna metodologija

Odbijamo stajati na mjestu u svijetu koji se sve brže i brže mijenja. Jako pazimo da svaki studijski program bude u skladu s modernim trendovima i ide u korak s vremenom.

Kvaliteta bez premca

Ponosni smo na brojna priznanja i status najkvalitetnijeg stručnog studija u Hrvatskoj. Iz godine u godinu se trudimo opravdati ukazano povjerenje, jer znamo da tvoja budućnost ovisi o tome. Zato svoju zadaću ne shvaćamo olako.

Newsletter

Želiš biti u toku sa svim novostima vezanim uz fakultet? Prijavi se na naš newsletter.